Comparison of Traditional Citation Metrics and Altmetrics Among Dermatology Journals: Content and Correlational Analysis Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background Research impact has traditionally been measured using citation count and impact factor (IF). Academics have long relied heavily on this form of metric system to measure a publication’s impact. A higher number of citations is viewed as an indicator of the importance of the research and a marker for the impact of the publishing journal. Recently, social media and online news sources have become important avenues for dissemination of research, resulting in the emergence of an alternative metric system known as altmetrics. Objective We assessed the correlation between altmetric attention score (AAS) and traditional scientific impact markers, namely journal IF and article citation count, for all the dermatology journal and published articles of 2017. Methods We identified dermatology journals and their associated IFs available in 2017 using InCites Journal Citation Reports. We entered all 64 official dermatology journals into Altmetric Explorer, a Web-based platform that enables users to browse and report on all attention data for every piece of scholarly content for which Altmetric Explorer has found attention. Results For the 64 dermatology journals, there was a moderate positive correlation between journal IF and journal AAS (rs=.513, P<.001). In 2017, 6323 articles were published in the 64 dermatology journals. Our data show that there was a weak positive correlation between the traditional article citation count and AAS (rs=.257, P<.001). Conclusions Our data show a weak correlation between article citation count and AAS. Temporal factors may explain this weak association. Newer articles may receive increased online attention after publication, while it may take longer for scientific citation counts to accumulate. Stories that are at times deemed newsworthy and then disseminated across the media and social media platforms border on sensationalism and may not be truly academic in nature. The opposite can also be true.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle